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중간 보고부터 승인 요청까지 스스로 처리하는 똑똑한 멀티 AI Agents(에이전트)
담당강사 : 이성용
| 강의구성 | 총 5강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
20,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Pycharm(조건부 무료), Docker for windows(무료), WSL2(무료) |
| 담당강사 |
이성용 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 5강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
20,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Pycharm(조건부 무료), Docker for windows(무료), WSL2(무료) |
| 담당강사 |
이성용 강사
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- 총 4,149강좌 / 53,975개 영상
3개월 62,700원, 6개월 118,800원, 12개월 224,400원의 가격으로 무제한 수강해 보세요. - 자유이용권 구매 >
- 과정소개
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싱글 에이전트를 버리고 역할 분리형 멀티에이전트를 설계합니다
코디네이터 지휘 아래 LLM을 연동하여 스스로 분석, 해결, 보고하는 실전 AI 팀 구축을 다룹니다
- 학습목표
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에이전트 역할을 분리하고 호출 방식을 통일합니다
사람에게 과정을 보고하며 위험 조치는 승인을 받는 시스템을 구축하고, OpenAI 연동으로 멀티에이전트를 완성합니다
- 교육대상
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실무용 AI 시스템을 구축하려는 분들에게 적합합니다
싱글 에이전트의 한계를 극복하고 체계적인 멀티에이전트 아키텍처를 현업에 당장 적용하고 싶은 분들을 위한 과정입니다
- 선수 과정
- 프레임워크 없이 직접 구현하는 AI 에이전트 아키텍처 #5
차시별 학습목표
- 01. 에이전트 역할을 분리하고 코디네이터를 도입하여 멀티에이전트의 기초 뼈대를 구축한다.
- 02. 코디네이터가 에이전트 내부 함수를 몰라도 일관되게 실행할 수 있도록 규격을 통일한다.
- 03. 에이전트 작업 과정을 사람에게 중간 보고하고, 위험 조치 실행 전 승인을 받도록 한다.
- 04. 분산된 작업 결과를 하나로 통합하고 해결 계획을 구조화하여 최종 아키텍처 데모를 완성한다.
- 05. 하드코딩된 시스템에 실제 오픈AI API를 연동하고 응답을 구조화하여 실전 동작을 구현한다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.